機械学習用のデータをExcelで用意してもらいpandasで読み込む - Qiita
PCに不慣れな人でも機械学習がとりあえず試せるようなアプリを作ることになった。 ユーザーに学習用データや予測したい未知データをどうやって整理してもらうかいろいろと考えた結果、 ひな形を1つのExcelファイルにして、それを埋めてもらう形が最も理解されやすかった。 ひな形はこんな感じに。 ・A列に目的変数 ・B列以降に特徴量 ・1行目は変数名，2行目以降にデータ ・シートの上のほうに学習用データをまとめて配置 ・未知データはその下にまとめて配置し、A列は空白 アプリ側でデータの加工はせず、エラー値の除去や特徴量の正規化、交互作用などの追加はユーザーに任せることに。 これをpandasのExcelFileメソッドで読み込み、学習用X,Yと未知Xに分割する。 def xlsx_read(): xl_path = "C:\test.xlsx" xl= pd.ExcelFile(xl_path) d
Python、Pandasを用いたExcelシート取り扱い - chirotec’s blog
今日のお題 前回の記事ではPythonとPandasを使ってExcelファイルを読みましたが、今回はその詳しい解説とその続きです。 C++,C#などでそこそこ熟練したプログラマーがPythonに初めて触れたときの感想、といった内容になってきました。 Excelシートの内容をDataFrameに変換 まずは前回記事のコードの解説からです。 # インポート import pandas as pd # ファイルのロード filename = "C:\work\in\実験.xlsx" file = pd.ExcelFile(filename, encoding='utf8') # シートをDataFrame型として読み込んで、リストに格納 df_list = [] for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) fo
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